論文の概要: Robust Pretty Good Measurement via Hybrid Classical-Quantum Pseudoinverse Approximation and Circuit-Level Realization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13150v1
- Date: Thu, 11 Jun 2026 10:26:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.723331
- Title: Robust Pretty Good Measurement via Hybrid Classical-Quantum Pseudoinverse Approximation and Circuit-Level Realization
- Title（参考訳）: ハイブリッド古典量子擬似逆近似と回路レベル実現によるロバスト精密測定
- Authors: Bikash K. Behera, Andrés Camilo Granda Arango, Giuseppe Sergioli, Roberto Giuntini,
- Abstract要約: ムーア-ペンローズ擬似逆数に基づく数値的に頑健なPGM定式化を導入する。
我々は、擬似逆ベーススペクトル前処理と量子回路の実現を組み合わせた古典量子ハイブリッドフレームワークを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46976113832881716
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Pretty Good Measurement (PGM) is a near-optimal strategy for quantum state discrimination, but its practical realization becomes unstable when the ensemble operator is singular or ill-conditioned. We introduce a numerically robust PGM formulation based on the Moore-Penrose pseudoinverse, replacing the standard inverse square root with a threshold-regularized variant that remains well-defined across different spectral regimes. We develop a hybrid classical-quantum framework that combines pseudoinverse-based spectral preprocessing with quantum circuit realizations using block-encoding and spectral-transformation techniques. The framework incorporates support awareness, yielding physically meaningful measurement operators even in rank-deficient cases, and employs oblivious amplitude amplification to improve circuit-level success probabilities. Extensive numerical and circuit-level simulations show close agreement between theoretical predictions and quantum circuit outputs. Experiments on synthetic and real datasets, including ill-conditioned and degenerate scenarios, demonstrate stable discrimination performance where standard PGM becomes numerically unstable. The results establish a practical hybrid classical-quantum framework for robust quantum state discrimination and extend previous circuit-based implementations of the PGM testing stage toward pseudoinverse-aware measurement design.
- Abstract（参考訳）: Pretty Good Measurement (PGM) は、量子状態の識別に最適に近い戦略であるが、アンサンブル作用素が特異あるいは不条件であるときにその実用的実現は不安定になる。
ムーア-ペンローズ擬似逆数に基づく数値的に頑健なPGM定式化を導入し、標準逆平方根を異なるスペクトル系でよく定義されたしきい値規則化された変種に置き換える。
我々は,擬似逆ベーススペクトル前処理とブロック符号化とスペクトル変換技術を用いた量子回路実現を併用した古典量子ハイブリッドフレームワークを開発した。
このフレームワークはサポート意識を取り入れ、ランク不足のケースにおいても物理的に有意義な測定演算子を獲得し、回路レベルの成功確率を改善するため、斜め振幅増幅を用いる。
大規模数値と回路レベルのシミュレーションは、理論予測と量子回路出力の密接な一致を示している。
不条件および退化シナリオを含む合成および実データセットの実験は、標準的なPGMが数値的に不安定になる安定した識別性能を示す。
その結果、量子状態の堅牢な識別のための実用的な古典量子フレームワークを確立し、PGMテストステージの回路ベース実装を擬似逆測定設計へと拡張した。
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